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公开(公告)号：CN114841220A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210639772.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种水声目标识别模型的训练方法及水声目标识别方法，其中训练方法包括：获取多幅水下声波图像及其对应的标注图像；确定水下声波图像的特征向量及标注图像的特征向量；对水下声波图像的特征向量进行方差预测，将方差输入至对抗生成网络的噪声生成器中，得到幅度服从瑞利分布的对抗噪声；根据对抗噪声和水下声波图像的特征向量确定对抗例；将对抗例和标注图像的特征向量输入至对抗生成网络的噪声判别器中，训练噪声生成器的参数和噪声判别器的参数。本发明采用基于对抗生成网络构建的自适应无监督噪声生成网络生成对抗例，实现自动添加噪声的功能，使得水声目标识别模型的可泛化性及噪声攻击的鲁棒性得到大幅提升。
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